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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
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兩萬(wàn)多擬南芥公共RNA-seq文庫(kù)的生物大數(shù)據(jù)在線分析平臺(tái)
發(fā)布的數(shù)據(jù)庫(kù)（Arabidopsis RNA-seq database, ARS）整合了來(lái)自GEO、SRA、ENA和DDBJ數(shù)據(jù)庫(kù)的20,068個(gè)擬南芥RNA-seq數(shù)據(jù)，提供了“Google-style”在線查詢工具。該研究對(duì)所有文庫(kù)進(jìn)行了基因表達(dá)水平定量和共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析，并將所有文庫(kù)進(jìn)行分類，總共涉及1176個(gè)突變體、1102種處理?xiàng)l件、12個(gè)
南方科技大學(xué)
2021-04-14
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一種污水處理系統(tǒng)信息安全在線風(fēng)險(xiǎn)分析方法及系統(tǒng)
本發(fā)明公開(kāi)了一種污水處理系統(tǒng)信息安全在線風(fēng)險(xiǎn)分析方法及系統(tǒng)。本發(fā)明先建立系統(tǒng)模型，包括資產(chǎn)損失分析模型、人員損失分析模型、環(huán)境損失分析模型、效益損失分析模型、安全事件模型、功能支撐模型以及貝葉斯攻擊圖；然后各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)作為從節(jié)點(diǎn)，監(jiān)測(cè)其功能運(yùn)行情況，并將監(jiān)測(cè)結(jié)果發(fā)送給作為主節(jié)點(diǎn)的工程師工作站；最后主節(jié)點(diǎn)根據(jù)監(jiān)測(cè)結(jié)果，利用建立的系統(tǒng)模型，分析系統(tǒng)損失。系統(tǒng)包括設(shè)置在工程師工作站上的主節(jié)點(diǎn)，設(shè)置在各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)上的從節(jié)點(diǎn)，
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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基于有限元分析技術(shù)的壓力容器及管道的強(qiáng)度評(píng)定技術(shù)
有限元法已經(jīng)成為當(dāng)今工程問(wèn)題中應(yīng)用最廣泛的數(shù)值計(jì)算方法。ANSYS軟件是經(jīng)全國(guó)鍋爐壓力容器標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)推薦的用于壓力容器及管道強(qiáng)度評(píng)定分析的集結(jié)構(gòu)、熱、流體、電磁、聲學(xué)于一體的大型通用有限元商用分析軟件包。本項(xiàng)目應(yīng)用ANSYS軟件對(duì)各種復(fù)雜結(jié)構(gòu)及載荷作用下的壓力容器及管道進(jìn)行有限元應(yīng)力分析及強(qiáng)度評(píng)定。目前，已擁有下列結(jié)構(gòu)的參數(shù)化有限元分析技術(shù)：（1）固定管殼式（含膨脹節(jié)）換熱器及U形管換熱器分析設(shè)計(jì)；（2）承受管道附加載荷的設(shè)備接管局部應(yīng)力分析設(shè)計(jì)；（3）卡箍連接快開(kāi)門(mén)結(jié)構(gòu)應(yīng)力分析；（4）制冷裝
南京工業(yè)大學(xué)
2021-04-14
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針式微捕集－－一種微型便攜式的快速、應(yīng)急監(jiān)測(cè)分析裝置
1、成果簡(jiǎn)介：（500字以內(nèi)） 本研究成果是一種產(chǎn)品----針式微捕集，它是將自制吸附劑填充固定于超細(xì)針頭（0.4mm i.d.,0.7mm o.d.）內(nèi)，基于色譜平臺(tái)的快速釆樣提取&分析裝置。該產(chǎn)品可直接插入樣品基質(zhì)（氣體或水性基質(zhì)）中，利用外接泵或注射器驅(qū)動(dòng)樣品流通過(guò)針頭，同時(shí)完成樣品采樣、目標(biāo)物提取和濃縮等過(guò)程，再直接插入氣相色譜進(jìn)樣口，完成進(jìn)樣分析。該技術(shù)集采樣、免溶劑提取、保存、色譜進(jìn)樣于一體，實(shí)現(xiàn)即采樣即提取即分析。大幅度降低采樣的
吉林大學(xué)
2021-04-14
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機(jī)械零部件CAD/CAE三維設(shè)計(jì)與分析集成設(shè)計(jì)技術(shù)
計(jì)算機(jī)輔助工程（Computer Aided Engineering，CAE）分析是利用有限元分析、數(shù)值分析以及圖形圖像等技術(shù)模擬產(chǎn)品的實(shí)際工況，從而獲取產(chǎn)品的靜動(dòng)態(tài)性能指標(biāo)。采用CAE 分析技術(shù)，能大大縮短產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)周期，優(yōu)化結(jié)構(gòu)，降低成本，提升企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。此項(xiàng)技術(shù)已廣泛于航空航天、汽車、機(jī)車、電子、土木等各行各業(yè)，是企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)時(shí)的不可缺少的有力保障。但CAE分析模型的建立異常冗繁，且有限元分析理論和相應(yīng)的軟件使用對(duì)于企業(yè)技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，仍是一個(gè)難點(diǎn)問(wèn)題，為此，利用VC++和APDL等開(kāi)
河海大學(xué)
2021-04-14
基于激光誘導(dǎo)擊穿光譜對(duì)水體元素定量分析的制樣方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于激光誘導(dǎo)擊穿光譜對(duì)水體元素定量分析的制樣方法，包括步驟 S1 獲取不含待測(cè)元素的金屬襯底，并將其表面拋光，使得金屬襯底的上、下表面平行；S2 對(duì)濾紙進(jìn)行裁剪，使得裁剪后的濾紙面積小于金屬襯底的表面面積；S3 將裁剪后的濾紙放置在拋光后的金屬襯底表面上，并將待測(cè)液滴滴至金屬襯底表面的濾紙上，·829·再對(duì)其進(jìn)行加熱處理；S4 待加熱處理結(jié)束后，將濾紙去除，在金屬襯底表面獲得分布均勻、擴(kuò)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于指令域分析的數(shù)控機(jī)床工作過(guò)程 CPS 建模方法
本發(fā)明公開(kāi)來(lái)一種基于指令域分析的數(shù)控機(jī)床工作過(guò)程的 CPS 建模方法，包括如下步驟：(1)在數(shù)控機(jī)床執(zhí)行工作任務(wù)前，確定事前 工作任務(wù)數(shù)據(jù)和事前制造資源數(shù)據(jù)；(2)采集數(shù)控機(jī)床工作過(guò)程中的內(nèi) 部電控?cái)?shù)據(jù)和外部傳感器數(shù)據(jù)，得到數(shù)控機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)、事中工 作任務(wù)數(shù)據(jù)以及事中制造資源數(shù)據(jù)；(3)將制造資源、工作任務(wù)作為輸 入，數(shù)控機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)作為輸出，在賽博空間建立相關(guān)映射關(guān)系，以 該映射關(guān)系作為數(shù)控機(jī)床工作過(guò)程的 CPS 模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)控機(jī)床工作 過(guò)程的 CPS 建模。本發(fā)明的方法通過(guò)制造資源數(shù)據(jù)和工
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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粉末狀磁性吸附劑與常壓質(zhì)譜源的聯(lián)用分析方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種粉末狀磁性吸附劑與常壓質(zhì)譜源的聯(lián)用分析方法，將磁性吸附劑加入到樣品溶液 中，進(jìn)行振蕩混合后，在外加磁鐵作用下棄去上層液體，加入清洗溶劑對(duì)磁性吸附劑進(jìn)行清洗，再用磁 性毛細(xì)管吸附磁性吸附劑，然后置于解吸電離離子源下進(jìn)行解吸附離子化。本方法能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)分析物的 富集及除去主要干擾物的目的，使得分析靈敏度得到極大提高，且實(shí)現(xiàn)了粉末狀磁性吸附劑直接與常壓 質(zhì)譜源的聯(lián)用分析，簡(jiǎn)化了分析過(guò)程，整個(gè)分析過(guò)程可在 3 分鐘內(nèi)完成。
武漢大學(xué)
2021-04-14
一種對(duì)固體燃料顆粒物單顆粒識(shí)別與分析的方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種對(duì)固體燃料顆粒物單顆粒識(shí)別與分析的方法，其利用計(jì)算機(jī)控制掃描電鏡技術(shù)(CCSEM)分析固體燃料燃燒后收集的灰樣，由粒徑換算公式將 CCSEM 所測(cè)每個(gè)灰顆粒的幾何粒徑換算為空氣動(dòng)力學(xué)直徑，可識(shí)別出飛灰中各粒徑段的顆粒物，如具有代表性的空氣動(dòng)力學(xué)直徑 0.5-10μm 粒徑段的 PM0.5-10，以及 PM0.5-2.5 和PM2.5-10 等。通過(guò)分析灰顆粒的粒徑與礦物組成信息，可得到PM0.5-2.
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于廣義第二類貝塔分布的洪水頻率分析方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于廣義第二類貝塔分布的洪水頻率分析方法，屬于水文學(xué)中的洪水預(yù)報(bào)領(lǐng)域。該發(fā)明方法率先將廣義第二類貝塔分布引入洪水頻率分析中，建立洪水概率密度預(yù)測(cè)模型，并依據(jù)分布函數(shù)特點(diǎn)采用最大熵原理實(shí)現(xiàn)洪水概率密度預(yù)測(cè)模型的參數(shù)推導(dǎo)，將河流歷年洪峰序列代入?yún)?shù)推導(dǎo)公式中求出參數(shù)，再將參數(shù)代入洪水概率密度預(yù)測(cè)模型，最后利用完整的洪水概率密度預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)大規(guī)模洪水的概率預(yù)測(cè)。本發(fā)明的洪水概率分析方法非常適合水文頻率分析，其擬合效果基本優(yōu)于水文中的其它傳統(tǒng)分布，本發(fā)明為水文頻率分析提供了一種更加有效的途徑
華中科技大學(xué)
2021-04-14